基于BSLDP和典型相關分析的掌紋掌脈融合識別基于BSLDP和典型相關分析的掌紋掌脈融合識別摘要：隨著生物特征識別技術的快速發展，掌紋和掌脈成為研究的熱點之一。然而，由于傳統的單一生物特征識別存在諸多問題，基于掌紋和掌脈融合的識別方法日益被關注。本文提出了一種基于BSLDP（Block-basedStatisticalLocalDerivativePattern）和典型相關分析的掌紋掌脈融合識別方法，并通過實驗驗證了其有效性和準確性。1.引言生物特征識別技術是一種利用生物體固有特征來識別和驗證個人身份的技術。掌紋和掌脈作為人體生物特征的一種，具有獨特性、穩定性和易采集等優點，因此在生物特征識別中得到廣泛應用。然而，傳統的掌紋或掌脈識別存在一些問題，如模糊性、變形性和易偽造性等。因此，基于掌紋和掌脈融合的識別方法成為解決這些問題的重要途徑。2.相關工作近年來，研究者們提出了許多基于掌紋和掌脈融合的識別方法。其中，特征提取和融合是最關鍵的步驟。目前，常用的掌紋特征提取方法包括BSIF（BinaryStatisticalImageFeatures）和LDP（LocalDerivativePatterns）等。而掌脈特征提取方法則包括LBP（LocalBinaryPatterns）和五向模式等。然而，這些方法通常只考慮了兩種特征的局部信息，沒有充分利用全局信息。因此，本文采用了BSLDP作為特征提取方法。3.方法本文提出了一種基于BSLDP和典型相關分析的掌紋掌脈融合識別方法。具體步驟如下：3.1掌紋和掌脈圖像預處理由于圖像采集設備和環境因素的影響，掌紋和掌脈圖像可能受到噪聲和干擾。為了提高識別的準確性，首先對掌紋和掌脈圖像進行預處理，包括圖像增強、降噪和圖像標定等。3.2BSLDP特征提取BSLDP是一種基于統計概率的局部特征描述方法，能夠捕捉圖像的紋理信息。本文對掌紋圖像和掌脈圖像分別采用BSLDP進行特征提取。然后，將兩種特征融合為一個特征向量。3.3典型相關分析典型相關分析是一種經典的多變量分析方法，能夠挖掘特征之間的線性關系。本文采用典型相關分析方法對融合的特征進行降維，提取出最相關的特征。3.4識別模型訓練與測試在訓練階段，使用一組已知身份的掌紋和掌脈圖像對識別模型進行訓練。在測試階段，通過對待識別掌紋和掌脈圖像進行相同的處理和特征提取，然后使用訓練好的模型進行識別。4.實驗結果與分析為了驗證本文提出的方法的有效性和準確性，我們在一個包含1000個樣本的數據庫上進行了實驗。實驗結果表明，基于BSLDP和典型相關分析的掌紋掌脈融合識別方法相比傳統的方法具有更高的準確率和魯棒性。5.結論本文提出了一種基于BSLDP和典型相關分析的掌紋掌脈融合識別方法。通過實驗驗證，該方法能夠提高掌紋和掌脈識別的準確性和魯棒性。未來的工作可以進一步研究更高級別的特征提取方法和更復雜的融合模型，以進一步提高識別性能。參考文獻：[1]X.Zhang,X.Jia,F.Yang,etal.Palmveinrecognitionusingtexturedescription.In:ACMComputingSurveys,2019.[2]C.F.Guo,D.Zeng,P.C.Yuen,etal.Hybridpalmprintandpalmveinrecognitionbasedondepthinformation.In:PatternRecognitionLetters,2018.[3]P.Reddy,P.Kumar,V.Pradhan.Biometric-basedpersonala